AIgestützter

AIgestützter bezeichnet Systeme, Anwendungen oder Prozesse, bei denen künstliche Intelligenz vor allem unterstützend auf menschliche Akteure wirkt. Im Gegensatz zu vollautomatisierten oder autonomen Systemen wird die Entscheidung oder Handlung in der Regel vom Menschen kontrolliert. Der Begriff wird im Bereich der Entscheidungsunterstützung, der Prozessoptimierung und der Arbeitsassistenz verwendet. Typische Funktionen umfassen Datenaufbereitung, Mustererkennung, Prognosen, Empfehlungen und die Automatisierung von wiederkehrenden Arbeitsschritten, wobei die KI als Werkzeug zur Beschleunigung oder Verbesserung der Leistung dient.

Anwendungsfelder von AIgestützten Ansätzen finden sich in vielen Bereichen. Im Gesundheitswesen kommen AIgestützte Systeme bei der Bildauswertung, Diagnoseunterstützung, Risikobewertung und personalisierten Therapieempfehlungen zum Einsatz. In der Wirtschaft unterstützen sie Entscheidungsprozesse in Risikomanagement, Finanzanalyse oder Kundensegmentierung; in der Industrie ermöglichen sie vorausschauende Wartung, Qualitätskontrollen und Prozessoptimierung. In der Softwareentwicklung helfen sie beim Code-Vorschlag oder bei der Dokumentation; in der Bildung und im Journalismus dienen sie zur Erstellung von Lernpfaden oder redaktioneller Unterstützung, stets mit menschlicher Prüfung.

Zentrale Merkmale sind die Zusammenarbeit von Mensch und KI sowie die Bereitstellung von Wahrscheinlichkeiten, Vorschlägen oder Mustern durch die KI, während der Mensch die Kontextualisierung, Verantwortung und letzte Entscheidung übernimmt. Für Vertrauen und Nachvollziehbarkeit spielen Erklärbarkeit (XAI), Auditierbarkeit, Datenschutz und klare Verantwortlichkeiten eine Rolle. Eine gute Integration berücksichtigt bestehende Arbeitsabläufe, Schnittstellen und Schulungen.

Herausforderungen und Perspektiven umfassen Bias, fehlerhafte Daten, falsche Interpretationen und Risiken von Über- oder Unterverantwortung. Regulatorische Vorgaben, Ethik und Haftung beeinflussen den Einsatz. Chancen liegen in Produktivitätssteigerung, besserer Nutzung von Daten, Personalisierung und Skalierbarkeit. Zukünftig dürfte AIgestützte Entscheidungsunterstützung weiter verbreitet und stärker in Arbeitsprozesse integriert werden, mit Fokus auf Transparenz, Sicherheit und Qualitätssicherung.